组合导航卡尔曼滤波 · 从入门到调参

📚 共计 30 章节

导航基础概念

惯性导航系统(INS)原理 · 全球导航卫星系统(GNSS)原理 · 组合导航的基本思想与优势

状态空间模型

连续/离散时间系统状态方程 · 观测方程 · 系统噪声与观测噪声建模

状态方程噪声建模

概率论基础回顾

高斯分布 · 协方差矩阵 · 条件概率与贝叶斯法则 · 最小均方误差估计

贝叶斯高斯

线性卡尔曼滤波推导

从贝叶斯估计到卡尔曼滤波 · 预测步与更新步 · 卡尔曼增益物理意义

标准卡尔曼滤波算法实现

时间更新+测量更新 · 一维温度估计 · 二维匀速运动目标跟踪 (Python)

卡尔曼滤波调参入门

Q/R/P矩阵调节 · Q与R比值对滤波效果的影响

扩展卡尔曼滤波(EKF)

非线性线性化(泰勒展开) · EKF流程 · 一维测距定位Python实现

EKF在组合导航中的应用

INS/GNSS松组合 · 状态向量设计 · 预测步(INS机械编排) · 更新步(GNSS观测)

EKF调参实战

INS传感器噪声标定 · GNSS高度角相关模型 · Allan方差分析 · 发散对策

无迹卡尔曼滤波(UKF)

无迹变换(UT) · Sigma点选取 · UKF流程 · 与EKF精度对比

UKF在组合导航中的应用

大初始姿态误差 · 非线性观测(伪距/伪距率) · 数值稳定性

UKF组合导航

误差状态卡尔曼滤波(ESKF)

真值/误差状态 · 预测与更新 · INS/GNSS优势 · Python实现

ESKF误差状态

组合导航中的坐标系

ECEF · NED/ENU · 载体坐标系 · DCM · 四元数与欧拉角

惯性导航机械编排

姿态更新(四元数) · 速度更新(比力方程) · 位置更新 · 圆锥/划桨补偿

机械编排INS

IMU传感器模型与标定

加速度计/陀螺仪误差模型 · 六面法标定 · Allan方差分析

GNSS观测模型

伪距/载波相位/多普勒观测方程 · 单点定位与差分定位

GNSS观测方程

松组合与紧组合

松组合(位置/速度域) · 紧组合(原始观测域) · 深组合 · 优缺点对比

松组合紧组合

多传感器融合

VIO · LIO · 多传感器时空标定 · 因子图优化框架

VIOLIO因子图

自适应卡尔曼滤波

自适应Q/R · Sage-Husa · MMAE · 组合导航应用

自适应Sage-Husa

鲁棒卡尔曼滤波

抗差估计 · Huber损失 · 卡方检验 · GNSS异常值处理

联邦卡尔曼滤波

主滤波器+子滤波器 · 信息分配 · 组合导航应用 · 与集中式对比

联邦滤波信息分配

固定区间平滑(RTS) · 固定滞后/固定点平滑 · 事后数据处理

组合导航系统初始化

初始对准(粗+精) · 动基座对准 · GNSS辅助 · 初始协方差设置

初始对准动基座

组合导航性能评估

RMSE · CEP · PDOP · 蒙特卡洛仿真

组合导航仿真平台搭建

轨迹生成器(真实+IMU+GNSS仿真) · 平台架构 · Python实现

实时组合导航系统实现

嵌入式选型 · 实时性优化(矩阵运算/降维) · 多线程架构

实时嵌入式

常见问题与对策

GNSS中断纯惯性推算 · 多路径效应 · 城市峡谷鲁棒定位

GNSS中断多路径

深度学习组合导航 · 视觉-惯性-卫星深度融合 · 5G/6G辅助 · 室内外无缝定位

工程实践案例1：车载组合导航

IMU+GNSS+轮速计 · 状态/观测方程设计 · 实车数据调试经验

车载轮速计

工程实践案例2：无人机组合导航

IMU+GNSS+磁力计+气压计 · 状态/观测方程 · 飞行数据调试经验

无人机磁力计